基于自回归滑动平均混合模型的布鲁菌病流行趋势预测

作者：赵媛; 郭忠琴; 梁沛枫^*

来源：中华疾病控制杂志, 2019, 23(08): 932-937.

DOI：10.16462/j.cnki.zhjbkz.2019.08.010

• 布鲁菌病
• 时间序列
• ARIMA模型

目的对我国布鲁菌病(简称布病)月发病率进行预测,为了解我国布病流行趋势、制定防控策略提供数据支持和决策依据。方法以国家人口与健康科学数据共享平台为数据来源,使用2004年1月-2016年12月全国布病月发病率数据建立历史序列,应用R软件构建自回归滑动平均混合模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)并进行数据拟合和预测。结果本研究构建乘积季节ARIMA (2,1,2)(2,1,1)12模型各项参数都有统计学意义(均有P<0.001),模型很好的拟合了全国布病月发病率的变化规律,预测值与实际值之间的平均相对误差为21.77%;预测2017年、2018年、2019年和2020年布病的月平均发病率分别为0.399 5/10万、0.423 8/10万、0.445 6/10万、0.471 2/10万,呈逐渐增高趋势(χ2=14.244,P<0.001),在4-7月份出现发病峰值。结论在自然状况下,我国人间布病的月发病率将逐年增高,应采取相应措施进行控制。

• 单位
  宁夏医科大学; 宁夏回族自治区人民医院